論文の概要: A Robust Adversarial Network-Based End-to-End Communications System With
Strong Generalization Ability Against Adversarial Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02654v1
- Date: Wed, 3 Mar 2021 20:04:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-07 20:53:19.371048
- Title: A Robust Adversarial Network-Based End-to-End Communications System With
Strong Generalization Ability Against Adversarial Attacks
- Title（参考訳）: 対向攻撃に対する強汎化能力を有する強固な対向ネットワーク型エンドツーエンド通信システム
- Authors: Yudi Dong and Huaxia Wang and Yu-Dong Yao
- Abstract要約: ジェネレーションネットワークを利用して強力な敵をモデル化し、エンドツーエンドの通信システムがミニマックスゲームを介してジェネレーションアタックネットワークと戦うことを可能にします。
提案手法は,ホワイトボックスやブラックボックスの対向攻撃に対して有効であるだけでなく,無攻撃でも良好な性能を維持するための優れた一般化能力を有することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.665634881184413
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a novel defensive mechanism based on a generative adversarial
network (GAN) framework to defend against adversarial attacks in end-to-end
communications systems. Specifically, we utilize a generative network to model
a powerful adversary and enable the end-to-end communications system to combat
the generative attack network via a minimax game. We show that the proposed
system not only works well against white-box and black-box adversarial attacks
but also possesses excellent generalization capabilities to maintain good
performance under no attacks. We also show that our GAN-based end-to-end system
outperforms the conventional communications system and the end-to-end
communications system with/without adversarial training.
- Abstract（参考訳）: 本論文では,エンドツーエンド通信システムにおける敵対攻撃を防御するためのGANフレームワークに基づく新たな防御機構を提案する。
具体的には、生成ネットワークを利用して強力な敵をモデル化し、エンド・ツー・エンドの通信システムがミニマックスゲームを介して生成攻撃ネットワークと戦えるようにする。
提案手法は,ホワイトボックスやブラックボックスの対向攻撃に対して有効であるだけでなく,無攻撃でも良好な性能を維持するための優れた一般化能力を有することを示す。
また,GANをベースとしたエンドツーエンドシステムは,従来の通信システムやエンドツーエンド通信システムよりも,対角的訓練を伴わずに優れた性能を発揮することを示す。
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